[mlpack-git] master: add comments for sensing SDP test + remove redundant data (9a185ef)
gitdub at big.cc.gt.atl.ga.us
gitdub at big.cc.gt.atl.ga.us
Thu Mar 5 22:14:48 EST 2015
Repository : https://github.com/mlpack/mlpack
On branch : master
Link : https://github.com/mlpack/mlpack/compare/904762495c039e345beba14c1142fd719b3bd50e...f94823c800ad6f7266995c700b1b630d5ffdcf40
>---------------------------------------------------------------
commit 9a185ef289999b68ddaff292dc0e8243f4514a5a
Author: Stephen Tu <tu.stephenl at gmail.com>
Date: Mon Jan 5 15:22:12 2015 -0800
add comments for sensing SDP test + remove redundant data
can reconstruct measurement vector from the original matrix
plus the sensing matrices.
>---------------------------------------------------------------
9a185ef289999b68ddaff292dc0e8243f4514a5a
src/mlpack/tests/data/sensing_b.csv | 200 ------------------------------------
src/mlpack/tests/lrsdp_test.cpp | 53 +---------
2 files changed, 1 insertion(+), 252 deletions(-)
diff --git a/src/mlpack/tests/data/sensing_b.csv b/src/mlpack/tests/data/sensing_b.csv
deleted file mode 100644
index 2feecf7..0000000
--- a/src/mlpack/tests/data/sensing_b.csv
+++ /dev/null
@@ -1,200 +0,0 @@
-9.081395313224642496e-02
-5.496290547715595304e-02
--5.978396492894334779e-02
--8.318462418584293694e-02
--6.504039846256944035e-02
--9.569472453322355743e-02
--2.025122981294856794e-01
-2.131076746571983205e-02
-6.167304072637854601e-02
--3.924128902897050519e-02
--3.797312525102847225e-02
--5.050157746113251994e-02
-1.050362514145872228e-02
-4.620850853612284981e-02
--2.422402869699196160e-01
--6.127683898245880889e-02
--1.166554362291423175e-01
-1.008600301445260194e-02
--1.528759460310894214e-01
--4.000999067570142065e-03
--1.193105763932560404e-01
-3.744886692744417434e-02
--9.058905772468181516e-02
--8.208779273096364348e-02
-1.228223554269697315e-01
--4.175524080723477804e-02
-2.190778275186035240e-01
-2.144504158654786385e-01
-6.379964763754597534e-02
-4.565399989938209030e-02
-8.187642069580408632e-02
--1.072377852730250908e-01
--1.854327518442145106e-01
--8.110483672613975903e-02
-1.435581658077208778e-01
--2.709239831751772062e-02
--9.551121327291063612e-02
--3.315494515259661407e-02
--3.692500396878713870e-02
-4.224292005724045174e-02
-1.312841369522142754e-02
-7.468507055024296848e-02
--3.856985427606782202e-02
-7.335190262581009479e-02
--7.542891281114669222e-02
-1.747120922809537735e-01
-1.703430031123153165e-01
--8.523155089628646486e-02
-1.554690478089029160e-01
-2.765076350704358948e-02
-8.827053329820658267e-02
-5.964958461889534325e-02
--6.109658215076061577e-02
--1.479418353261361951e-01
-5.731337842017324158e-02
-1.739068476088502513e-01
--1.996106876393613505e-02
--1.777277669316208730e-02
--8.305959643049466018e-03
-3.054846025671330567e-01
--6.739759830980548982e-02
-5.878389966469857453e-02
--1.741291165596102752e-01
--8.393754736029350461e-02
--4.206132456895162602e-02
-1.885158381733477440e-01
-1.053847852164714327e-01
-1.289273083327822644e-01
--2.346054374256502373e-02
-5.265268614497967820e-02
--2.423885240643807726e-01
-2.319661095268402140e-02
-2.359639948960082917e-02
-1.752607725973244490e-02
--1.503487271171546902e-01
--7.203245290855500582e-02
--5.696971617344929323e-02
-7.157820297316913605e-02
-4.378764931044570874e-02
-1.293321367356864426e-02
-3.551896410945951099e-02
-1.920610486490098023e-01
--9.475276251023698193e-02
-2.360343239635656343e-01
-3.340422177247134861e-02
--3.104189773293585669e-02
--1.681915011802187498e-01
--1.422039486376053263e-01
--1.387322293239038884e-01
--6.419144627309769646e-02
--1.722830396132977726e-01
--9.941993737198064063e-02
--1.249092733488415541e-01
--5.502929083764306062e-02
--4.582519474106976770e-02
-1.017201097221036715e-01
--4.217682627440138415e-03
--6.624740927819000591e-02
-4.139841572844826789e-02
-8.882437003641779905e-02
--4.897510785393276861e-02
--1.205647992307109645e-01
-9.271309765269339365e-02
--4.105610468534735824e-02
-2.065136296157473184e-01
--3.685709806706879976e-02
--7.117436676976333920e-03
--1.066984426195213484e-02
--8.727370363153456878e-02
--2.770243903600680055e-02
--1.787673692133072978e-01
--7.319040571473828943e-03
--1.350136444589136175e-01
--3.311779155207623601e-03
-4.439706973641981830e-02
--8.378683158605627901e-02
-4.853524029971131165e-02
--1.609625743622081773e-01
--7.031511659289180205e-02
--6.891040580171922669e-02
-7.934948131442576269e-02
-3.832505738905928744e-02
--6.883069182151385634e-02
--1.378537662168000111e-03
-7.360167881997223271e-02
-9.103191018381159849e-02
-1.841630064906071840e-02
--4.864811562325987992e-02
-1.258973598298517294e-01
--4.297559030185539586e-02
-1.322269114298557924e-01
-9.416949954904510478e-02
--2.074694175808811936e-01
-1.666060691633691748e-01
-5.344853422627139639e-02
--3.645031142218253112e-02
--1.034467825579320488e-01
--1.031196607424256229e-02
-7.177791243758024908e-02
--1.075697785954092961e-01
-8.939722598057789349e-02
--8.921896862757336399e-02
--1.047469118790304854e-01
-3.690488517097132576e-02
-3.646717956645264408e-02
-1.337980455907619021e-02
--5.488328883514304035e-03
-5.361366375439652332e-02
-1.591005522169769981e-01
-7.357991984289941056e-02
--7.843436882752340134e-02
-1.942703137723723328e-01
-1.596651224450081619e-01
--3.924096986411600152e-03
-1.408940755347300455e-01
-7.227261813414283254e-02
--7.094500484454678568e-02
-3.930696749398474715e-03
--3.397977559252277069e-02
--7.388544596475785792e-03
--5.992057700053260438e-02
--1.510579371598718690e-01
--1.379470031339805614e-01
--5.261593507839751327e-02
-6.023499963736603235e-02
--7.883428258451460890e-02
--1.738241831022194206e-02
--8.290923626461448037e-02
-7.308387981088999841e-02
--1.272635294476711643e-01
-1.025087776629415304e-01
-2.384129253804601056e-04
--8.344921271130432278e-03
-1.115069703579386895e-01
-4.844691960423992000e-02
-6.281184145789542317e-02
--1.691077719588219286e-01
-4.399624898826870467e-02
-8.221100640365501533e-02
-9.480107559049072430e-03
--5.425211354171427525e-02
--1.549078210984185799e-01
--1.800427025751281385e-01
-9.168373596307732853e-02
--1.705928332426932120e-03
-6.592254894801898024e-02
--5.884068201154245281e-03
--2.228471161871336814e-01
--8.218154184445411459e-02
-1.570734389656482377e-01
-3.145377994682267003e-02
--2.395758109528924040e-02
--2.426555342745301963e-02
-8.011395767131437862e-02
-1.092904430778265518e-01
-5.795393502615468762e-02
--1.608321428975284864e-02
--9.423958783023698993e-02
--9.228500876565826072e-02
--1.457744248191513159e-01
diff --git a/src/mlpack/tests/lrsdp_test.cpp b/src/mlpack/tests/lrsdp_test.cpp
index 46187c6..3898e7d 100644
--- a/src/mlpack/tests/lrsdp_test.cpp
+++ b/src/mlpack/tests/lrsdp_test.cpp
@@ -184,58 +184,7 @@ BOOST_AUTO_TEST_CASE(ErdosRenyiRandomGraphMaxCutSDP)
BOOST_REQUIRE_CLOSE(finalValue, -3672.7, 1e-1);
}
-BOOST_AUTO_TEST_CASE(GaussianMatrixSensingSDP)
-{
- arma::mat Xorig, A, bmat;
-
- data::Load("sensing_X.csv", Xorig, true, false);
- data::Load("sensing_A.csv", A, true, false);
- data::Load("sensing_b.csv", bmat, true, false);
-
- arma::vec b = bmat;
-
- const size_t m = Xorig.n_rows;
- const size_t n = Xorig.n_cols;
- const size_t p = b.n_elem;
-
- assert(A.n_rows == p);
- assert(A.n_cols == m * m);
-
- float r = 0.5 + sqrt(0.25 + 2 * p);
- if (ceil(r) > m + n)
- r = m + n;
-
- std::srand(0x0FAE8543);
- arma::mat coordinates = arma::randu<arma::mat>(m + n, ceil(r));
- std::srand(std::time(nullptr));
-
- LRSDP sensing(0, p, coordinates);
- sensing.SparseC().eye(m + n, m + n);
- sensing.DenseB() = 2. * b;
- for (size_t i = 0; i < p; ++i)
- {
- const auto rows = arma::span(0, m - 1);
- const auto cols = arma::span(m, m + n - 1);
- const auto Ai = arma::reshape(A.row(i), n, m);
- sensing.DenseA()[i].zeros(m + n, m + n);
- sensing.DenseA()[i](rows, cols) = trans(Ai);
- sensing.DenseA()[i](cols, rows) = Ai;
- }
-
- double finalValue = sensing.Optimize(coordinates);
- BOOST_REQUIRE_CLOSE(finalValue, 44.7550132629, 1e-1);
-
- const arma::mat rrt = coordinates * trans(coordinates);
- for (size_t i = 0; i < p; ++i)
- {
- const auto rows = arma::span(0, m - 1);
- const auto cols = arma::span(m, m + n - 1);
- const auto Ai = arma::reshape(A.row(i), n, m);
- BOOST_REQUIRE_CLOSE(arma::dot(trans(Ai), rrt(rows, cols)), b(i), 1e-3);
- }
-}
-
-/**
+/*
* Test a nuclear norm minimization SDP.
*
* Specifically, fix an unknown m x n matrix X. Our goal is to recover X from p
More information about the mlpack-git
mailing list